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谁能告诉我如何在 .Xdf 文件中创建一个具有恒定值的新列而不将数据放入数据框中。

我有一个名为的日期类型全局变量mod_run_date，其值为"2014-05-01". 我想为所有行创建一个具有值的新列CV_PROCESSED_AS_OF_DT。 "/poc/revor/data/selective_acceptance_inter.xdf""2014-05-01"

已尝试以下代码：

但是得到错误

谁能指出我在代码中犯的错误或任何其他方法来获得相同的错误。

在此先感谢您的帮助...：）

干杯，

阿米特

我有一个 7200 万个观察数据框。它有两列my_id和my_rand变量。数据框有大约 600 万个独特的my_id. 我需要my_rank按my_id（分组my_id）计算平均值。我尝试运行上述常规 R 命令，但它似乎冻结了 R（可能数据太大而无法容纳内存）。

有没有办法运行 Revo Scale RrxCube等来实现目标？我在 Linux 上运行。它在下面尝试过，但出现错误。

我是 R 新手。除了 Revo Scale R，还有其他高性能计算开源 R 包可用吗？谢谢。

所有自变量必须是rxCube和的因子rxCrossTabs："acct_id"。用于F(x)声明将连续变量x视为因子。

rxCall("RxCrossTabs", params) 中的错误：
调用：rxCube -> rxCubeBase -> rxCall -> .Call

我正在使用 Alteryx R 工具进行一些 sha256 哈希计算，但我的输入之一遇到了麻烦。我正在尝试为以下输入生成 sha256 哈希：

我的 r 函数是：

R产生的散列是：

这个值是不正确的。正确的值为：

您可以看到下面使用 Python 计算的正确值；

用 Python 计算

我还使用 R 命令行工具计算了正确的值。这让我相信 Alteryx 以某种方式改变了输入，因此产生了错误的输出。有没有人遇到过这个或知道可能的解决方法。

我的 R 工具脚本如下：

其中 c =

当我尝试使用 devtools 从 git-hub 下载和安装软件包时，我遇到了这个问题。

R 版本：3.1.3（64 位）

编辑：

我正在使用带有 Rstudio 客户端的 Revolution R Enterprise 7.4。

我最近安装了革命 R (3.2.1)。现在，当我尝试从源代码安装 svd 包时，但我看到以下错误消息。

我不需要它直接。我使用依赖于这个 SVD 包的 Rssa 包。在使用常规 R 3.2.1 之前，它可以正常工作。我也尝试从 github 安装它，但我一直收到同样的错误。我还附上了 sessionInfo 详细信息。

有没有其他人面临过类似的行为或类似的事情？任何帮助是极大的赞赏。

我是 ScaleR/RevoR 的新手——我有一个 .xdf 数据集，它有 400 多个“部分”，每个部分都有 70000 个数值......所以数据集相当大 > 4000 万行。我想使用 RevoR 给我每个“部分”的中值和模式...我可以使用 rxSummary 获得平均值和标准偏差..？但是如何计算众数和中位数..？

此外，一旦我有一个包含 400 多行的汇总 .xdf 文件，其中包含该部件、模式和中位数 ..如何将其转换回内存中的数据帧 ..？我一直在尝试 rxReadXdf 并收到此错误：

rxLocateFileInternal 中的错误（文件，pathsToSearch，fileSystem，isOutFile = isOutFile，：在路径中找不到总和。；工作目录是：/seamnt/sasdata-stage/RStudio/Workspaces/myname

任何帮助将不胜感激..保罗。

我需要在 Debian Jessie（版本 8，64 位）上安装Revolution R。

在我的系统上已经安装了R 3.1.1和Rstudio。

Revolution 下载页面为我提供了 Ubuntu的三个安装包：12、14、15（旧 LTS、当前 LTS、当前版本）。Rstudio 包为 Ubuntu 12.04+ 和 Debian 8+（32 位和 64 位版本）提供了一个单独的包。

有一种方法可以了解要安装的正确软件包是什么？

编辑：我从社区组看到 Debian 不受官方支持，但使用 Ubuntu 软件包应该没问题。

Have Revolution Enterprise. Want to run 2 simple but computationally intensive operations on each of 121k files in a directory, outputting to new files. Was hoping to use some Revoscaler function that chunked/parallel processed the data similarly to lapply. So I'd have lapply(list of files, function), but using a faster Rxdf (revoscaler) function that might actually finish, since I suspect basic lapply would never complete.

So is there a Revoscaler version of lapply? Will running it from Revolution Enterprise automatically chunk things?

I see parlapply, mclapply (http://www.inside-r.org/r-doc/parallel/clusterApply)...can I run these using cores on the same desktop? Aws servers? Do I get anything out of running these packages in Revoscaler if its not a native Rxdf function? I guess then that this is a question more on what I can use as a "cluster" in this situation.

嗨，我正在使用 Revolution Analytics 的 RevoScaleR 包，
我发现可用于 sql server 对象的功能非常有限，这很奇怪。

例如：

RxSqlServerData 不支持从视图查询。
我有一个从多个表创建的视图，我打算将此视图用作我的数据源，但我找不到任何可以解决我在 RevoScaleR 中的目的的东西。
我可以很好地创建另一个表（出于多种原因我不想这样做），但我正在寻找 RevoScaleR 空间中的解决方案。

在对具有基于变量的重复 ID 的长表进行子集化后，我试图合并两个 xdf 文件。

假设我有两列：id 和 type

我根据say对原始xdf表进行子集化type = 'type1'，并获取第一个xdf文件我根据say对原始xdf表进行子集化type = 'type2'，并获取第二个xdf文件

第一个 xdf 文件看起来像（有很多不同的 ID，但我在下面的示例中显示了一个 ID）

第二个 xdf 文件看起来像（有很多不同的 ID，但我在下面的示例中显示了一个 ID）

然后，我将两个 xdf 文件合并到另一个 xdf 文件中

我得到两条 id = 1 的记录，如

我期待

我究竟做错了什么？